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Kritik an Heinsberg-Studie: Rechenfehler mindert Aussagekraft

Kritik an Streeck und Co.  

Rechenfehler mindert Aussagekraft der Heinsberg-Studie

07.05.2020, 21:01 Uhr
Heinsberg-Studie: Hohe Corona-Dunkelziffer in Deutschland – das ist die Sterblichkeit

In Deutschland könnte es eine Dunkelziffer von womöglich rund 1,8 Millionen Infizierten mit dem neuartigen Coronavirus geben. Das zeigen die Untersuchungen von Professor Streeck und seinem Team. (Quelle: Reuters)

Heinsberg-Studie: Hier spricht Professor Hendrik Streeck über die angeblich hohe Dunkelziffer – zudem liefert die Untersuchung eine erstaunliche Erkenntnis zu den Symptomen. (Quelle: Reuters)


Sie wollten die Dunkelziffer der Infizierten sowie die Sterblichkeitsrate möglichst genau angeben. Doch Hendrik Streeck und seinem Team ist in der Heinsberg-Studie eine fatale Panne unterlaufen. Das verringert die Aussagekraft.

Etwa 1,8 Millionen Menschen in Deutschland sollen sich laut einer Hochrechnung in der Heinsberg-Studie mit dem Coronavirus infiziert haben. Eine Zahl, die offenbar nicht haltbar ist. Recherchen des Südwestrundfunk (SWR) haben ergeben, dass den Wissenschaftlern der Universität Bonn rund um den Virologen Hendrik Streeck offenbar ein Rechenfehler unterlaufen ist. Dieser schmälert die Aussagekraft der Studie enorm.

Spannbreite für Dunkelziffer muss deutlich weiter sein

Demnach könne keine so genaue Dunkelziffer für die Infiziertenzahlen angegeben werden, sondern maximal eine recht breite Spanne – nämlich zwischen mindestens einer Million und bis zu fünf Millionen Infizierten. Ähnliche Werte sind durch das RKI aber bereits seit Wochen bekannt.

In der Heinsberg-Studie wurde in dem vom Coronavirus stark betroffenen Ort Gangelt im Kreis Heinsberg eine großangelegte Untersuchung durchgeführt, um Aussagen über die Dunkelziffer der Infiziertenzahlen sowie die Sterblichkeitsrate in Deutschland zu treffen.

Was Streeck und seine Kollegen in ihrer Berechnung offenbar nicht berücksichtigt hatten: Unsicherheiten, die Einfluss auf das Ergebnis haben. Zum einen sei die genaue Infektionsrate gar nicht bekannt, zum anderen fehlen auch Informationen dazu, wie viele von den tatsächlich Kranken sterben, erklärt etwa der Tübinger Statistikprofessor Philipp Berens gegenüber dem SWR.   

Denn die Sterblichkeitsrate ergibt sich aus dem Anteil der Toten an allen Erkrankten. Nicht nur aus denen, die getestet wurden. Heißt: Es können auch Menschen mit Coronavirus sterben, die nicht getestet wurden und somit nicht in den offiziellen Statistiken auftauchen.

Statistiker: Wie ein Wetterbericht

Diese Unsicherheit führt dazu, dass die Spannweite, in der das Ergebnis – also die geschätzte Dunkelziffer sowie Sterberate – liegt, deutlich größer ist. In der Statistik nennt man diese mögliche Spannweite zwischen Schätzung und tatsächlichem Ergebnis Konfidenzintervall. Je kleiner das Intervall ist, desto präziser ist die Schätzung. Da aber mehrere Unsicherheiten vorliegen, muss dieses größer sein als von Streeck und Co. angegeben.

Berens vergleicht das Ergebnis der Heinsberg-Studie gegenüber dem SWR mit einem Wetterbericht: Man könne sagen, dass es vielleicht regnet. "Aber vielleicht ist es auch plausibel, dass die Sonne scheint."

Kritik an Kommunikation der Uni Bonn

Damit ist die besondere Aussagekraft der Studie offenbar dahin, denn auch das RKI gibt seit Wochen eine relativ weite Spanne für die Dunkelziffer der Infiziertenzahlen in Deutschland an. Das Institut um Lothar Wieler geht davon aus, dass die tatsächliche Zahl etwa elf bis zwanzig mal so hoch ist, wie offiziell bekannt.

Das Team der Heinsberg-Studie gibt zu, dass ein Rechenschritt bei ihrer Untersuchung fehlt. Deshalb sei im veröffentlichten Paper nur eine kurze beispielhafte Hochrechnung veröffentlicht worden.


Der SWR kritisiert, dass die Uni Bonn, die für die Studie verantwortlich ist, die Ergebnisse anders vorgestellt habe. So hatten die Verantwortlichen eine Übertragbarkeit auf das ganze Land klar in den Vordergrund gestellt.

Verwendete Quellen:

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